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World File Search System地理坐标
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。
Quest Analytics 医疗服务提供商和医疗机构网络可达性分析
B. 数据标准 1. 使用 TN 邮政编码计数中包含的所有员工邮政编码数据，分析您的网络相对于田纳西州所有注册会员人口的情况。 2. 您的网络提供商地址应在地址级别进行地理编码。对于任何无法精确地理编码的网络提供商地址，可以使用邮政编码分布地址点，该方法考虑人口模式来分配位置。不允许将提供商放置在邮政编码质心或随机放置在邮政编码内。 3. 距离应根据估算驾驶距离计算，而不是“直线”距离。 4. 如果同一地址有多家提供商，则该地址的所有提供商都应具有相同的地理坐标。 5. 应根据提供商的主要专业对其进行分类。 6. 分析应包括您网络中所有仅在田纳西州内提供服务的签约提供商。 7. 目前已签订合同，但 2025 年 1 月 1 日将不再签订合同的供应商将不包含在您的分析中。 8. 报告期内未签订合同的供应商将不包含在您的分析中。
评估相关推文的可靠性并使用手动和自动方法进行验证以进行洪水风险沟通
摘要：虽然 Twitter 一直被誉为有关灾害事件的最新信息的卓越来源，但推文的可靠性仍然令人担忧。我们之前的出版物提取了包含有关 2013 年科罗拉多州洪水事件及其影响的信息的相关推文。使用相关推文，本研究通过检查文本和图像内容并将其与其他公开可用的数据源进行比较，进一步检查了推文的可靠性（准确性和真实性）。我们实施了文本信息的手动识别和图像的自动（Google Cloud Vision、应用程序编程接口 (API)）提取，以平衡准确的信息验证和高效的处理时间。结果表明，文本和图像都包含有关受损/被洪水淹没的道路/街道的有用信息。当足够多的推文包含地理坐标或位置/场地名称时，这些信息将有助于应急响应协调工作和明智的资源分配。本研究将确定可靠的众包风险信息，以通过更好地利用众包风险通信平台来促进近乎实时的应急响应。
无人空中和地面系统及反...
可以连接任何支持 TCP/IP 的设备。带备用系统的导航。发动机故障时设备安全。可在一天中的任何时间和各种气候条件下使用。可以快速集成到其他控制系统中。提供用于信息交换的卫星频道。提供 ADS-B 接收器。通过互联网传输数据的能力。在线分析接收到的数据并存档。将所有显示对象绑定到地理坐标和时间。根据使用条件，以 480p、720p、1080p、4K 格式传输数据。以 4K (QFHD) 录制和保存信息。整个硬件的 UAV CAN 总线可提高数据交换和诊断速度。操作模式 - 自动、半自动或手动（安全通道无线电控制）。实时监视和侦察、目标检测、识别、鉴别和捕获。通信：GNSS - GPS/GLONASS、IRIDIUM（选项）；链接 - 数字、安全、AES 代码。20 倍光学变焦、高分辨率控制 4K 视频摄像头，陀螺稳定在 3 轴平台上。4 倍数码变焦热传感器，第 4 代，640x480 分辨率。>25Hz 无人机 - IP53，GCS - MIL.STD.810F。
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。
ORIMA 定向管理
ORIMA 功能 • 具有自校准功能的最先进的光束法平差 • 处理机载 GPS 数据和 IMU 姿态数据，包括 GPS 漂移和惯性测量单元 (IMU) 未对准参数 • 点测量期间显示多幅图像 • ORIMA DP-M 允许对 Leica Geosystems 的 ADS40 和帧图像进行三角测量 • 强大的统计技术用于检测和消除错误以及识别块中的薄弱区域 • 全自动连接点测量 (APM) • 新的 APM 方法允许 APM 在非常大的块上运行，使用可以同时或顺序运行的子块进程 • 支持多个 APM 进程，允许更好地利用多个处理器或多核处理器 • 立体或单声道半自动控制点测量 • ADS40 场景的快速控制点测量 • ADS40 方向数据的卓越内存管理 • 简单易懂且易于解释的块分析图形 • GPS 和 IMU 观测的自动加权 • GPS 和 IMU 的灵活输入格式数据，包括 Applanix POSPac 软件的直接交换格式 • 从地面到传感器的严格转换，包括地图投影或地理坐标 • 用于数字摄影测量 (DP) 的 ORIMA 支持 LPS 的立体查看器 • 对于数字摄影测量工作站 (DPW) 系统，可方便地在薄弱区域进行重新测量 • 图形输出可直接发送到打印机或绘图仪 • 完整
ORIMA 定向管理
ORIMA 功能 • 具有自校准功能的最先进的光束法平差 • 处理机载 GPS 数据和 IMU 姿态数据，包括 GPS 漂移和惯性测量单元 (IMU) 未对准参数 • 点测量期间显示多幅图像 • ORIMA DP-M 允许对 Leica Geosystems 的 ADS40 和帧图像进行三角测量 • 强大的统计技术用于检测和消除错误以及识别块中的薄弱区域 • 全自动连接点测量 (APM) • 新的 APM 方法允许 APM 在非常大的块上运行，使用可以同时或顺序运行的子块进程 • 支持多个 APM 进程，允许更好地利用多个处理器或多核处理器 • 立体或单声道半自动控制点测量 • ADS40 场景的快速控制点测量 • ADS40 方向数据的卓越内存管理 • 简单易懂且易于解释的块分析图形 • GPS 和 IMU 观测的自动加权 • GPS 和 IMU 的灵活输入格式数据，包括 Applanix POSPac 软件的直接交换格式 • 从地面到传感器的严格转换，包括地图投影或地理坐标 • 用于数字摄影测量 (DP) 的 ORIMA 支持 LPS 的立体查看器 • 对于数字摄影测量工作站 (DPW) 系统，可方便地在薄弱区域进行重新测量 • 图形输出可直接发送到打印机或绘图仪 • 完整
侵入性外星杂草物种的丰度和地理分布
尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。 进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。 以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。 iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。 计算频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。 这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。 在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。 该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。 因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。 此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。 简介尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。简介关键词：丰度，分布，侵入性对齐杂草物种，西部阿姆哈拉地区。
使用机器学习的智能旅行计划系统-IJRPR
当代旅行的景观为游客和冒险者带来了一系列挑战。在他们面临的许多障碍中，预算限制和有限时间的限制通常是统治者。制作完美的旅行体验是一个复杂的难题，需要将个人利益与时间和财务的限制保持一致。“使用机器学习的智能旅行计划系统”是一种尖端解决方案，旨在解决这些问题，并为旅行者提供出色而量身定制的冒险。在一个与各种目的地和无穷无尽的可能性组成的世界中，旅行者需要一种工具，可以无缝地弥合他们的欲望与现实之间的差距。“基于预算和经验的旅行计划者”通过利用数据的力量来实现这一目标。它通过网络刮擦从无数来源汇总了信息，从而积累了一个全面的600个目的地的数据库。这些条目充满了地理坐标，访问时间，用户评分，评论和描述性标签，为智能旅行推荐系统形成基岩。这种创新系统的核心是使用协作过滤和机器学习算法的使用。这些尖端的技术使推荐引擎能够筛选众多旅行选择的海洋，并提供旅行者的建议，这些建议是根据其所有需求定制的。这些建议背后的核心推动力是旅行者的预算，可用时间和独特的兴趣。现在，旅行者可以依靠量身定制的旅行计划，以反映其特定的约束和欲望。
命中和运行：通过Progressive的快照应用程序中的基于驱动程序的云数据重建法医车辆事件
驾驶保险应用程序（DIAS）已成为不断发展的数字土地景观中的宝贵资源。汽车所有者正在存储有关驾驶行为和模式的大量数据。这项研究先驱，对渐进式快照应用的法医分析，重点介绍了通过移动应用程序界面无法访问的数据的提取和潜在法医使用。在我们的方法中，我们专注于四个研究问题：渐进快照收集的位置和速度数据的准确性如何？，从移动应用程序界面中用户无法使用的渐进云中可以提取哪些法律相关数据？，我们可以采用抗福音技术，尤其是伪造的位置数据来创建虚假的旅行详细信息吗？，我们可以从旅行活动详细信息中重建一个击中的场景吗？为了回答这些问题，我们开发了一种基于Python的开源工具Pyshot，以从渐进云中提取数据。我们的测试确认了Snapshot在记录速度和位置中的AC策略。尽管努力伪造全球定位系统（GPS）位置，但云仍然保持准确的记录。Pyshot揭示了更详细的驾驶数据，例如危险的操纵和分心的驾驶。本研究还探讨了使用人体模型并专注于Progressive的服务器数据的撞车事件的法医重建。分析事件cate gories，地理坐标和时间戳在法医研究中提供了对本应用的能力和约束的见解。这些发现为DIA保留的数据的法医能力提供了宝贵的见解，这有助于其在法医研究中的潜在使用。